Nell’Area Marina Protetta di Torre Guaceto è iniziata una sperimentazione che utilizza telecamere subacquee, sensori ambientali e algoritmi di intelligenza artificiale per osservare la vita marina in modo continuativo e non invasivo. Il sistema è stato progettato per produrre dati standardizzati e confrontabili sullo stato degli habitat, riducendo la necessità di catturare gli organismi o di ricorrere continuamente a immersioni e campagne di rilevamento condotte da operatori.
Il progetto nasce dalla collaborazione tra il Consorzio di Gestione di Torre Guaceto, l’Università degli Studi di Napoli Federico II e WSENSE. All’interno delle due zone A della riserva, sottoposte al livello più elevato di protezione, sono stati collocati due sistemi sperimentali di monitoraggio video a circa dieci metri di profondità.
Le strutture, installate dalla società Engineering Planning Construction, sono state ancorate al fondale mediante blocchi di cemento per mantenerle stabili durante l’intera campagna di acquisizione. Uno dei sistemi utilizza una videocamera, mentre l’altro ne integra due. I dispositivi registrano per circa sei ore al giorno e resteranno operativi per un mese, generando una sequenza di osservazioni molto più estesa rispetto a quella ottenibile con singole immersioni di controllo.
Le telecamere sono orientate verso le praterie di Posidonia oceanica, uno degli habitat più importanti e delicati del Mediterraneo. La Posidonia non è un’alga, ma una pianta marina che forma estese praterie sommerse, offre riparo e nutrimento a numerose specie, contribuisce alla produzione di ossigeno, trattiene carbonio e protegge i fondali e le coste dall’erosione.
Il monitoraggio è finalizzato soprattutto a documentare la fauna ittica associata alle praterie. Le immagini permetteranno di studiare la presenza delle specie, la loro frequenza, i comportamenti e le variazioni osservabili durante le diverse ore di registrazione. A queste informazioni biologiche vengono associati dati ambientali, tra cui la temperatura dell’acqua, utili per interpretare eventuali cambiamenti nella composizione e nell’attività della comunità marina.
La componente tecnologica centrale è costituita dalla rete Underwater IoT sviluppata da WSENSE. Si tratta di un’infrastruttura pensata per collegare dispositivi e sensori che operano sott’acqua, dove le normali comunicazioni radio utilizzate dalle reti terrestri risultano poco efficaci a causa della rapida attenuazione dei segnali.
Le telecamere sono integrate con il dispositivo WNode Enhanced, progettato per acquisire e gestire dati multimediali complessi nell’ambiente subacqueo. Il sistema permette di organizzare le informazioni provenienti dalle videocamere e dai sensori, trasformando una grande quantità di registrazioni grezze in materiale utilizzabile per le successive elaborazioni scientifiche.
Le immagini vengono analizzate mediante algoritmi di intelligenza artificiale e deep learning sviluppati da WSENSE. I modelli esaminano i fotogrammi, individuano gli organismi presenti e tentano di riconoscere, classificare e catalogare automaticamente le diverse specie marine.
L’automazione è particolarmente importante perché una campagna di registrazione di sei ore al giorno, condotta attraverso più videocamere per un mese, produce centinaia di ore di filmati. Esaminare manualmente l’intero materiale richiederebbe tempi molto lunghi. Gli algoritmi possono invece effettuare una prima selezione, segnalare i fotogrammi nei quali compaiono animali e organizzare le osservazioni in base alle specie presumibilmente riconosciute.
Il sistema non elimina però il controllo umano. Le identificazioni prodotte dagli algoritmi saranno verificate, corrette e integrate da Francesca Acampa, dottoranda del Dottorato nazionale in Biodiversità presso il Laboratorio di ecologia marina dell’Università Federico II, diretto dalla professoressa Simonetta Fraschetti.
La validazione scientifica è necessaria soprattutto in un ambiente complesso come quello subacqueo. La torbidità dell’acqua, la distanza dalla telecamera, l’illuminazione variabile, il movimento degli organismi e la somiglianza tra alcune specie possono ridurre la precisione del riconoscimento automatico. Il lavoro dei ricercatori consente quindi di verificare le classificazioni, correggere gli errori e utilizzare i risultati per migliorare progressivamente l’affidabilità dei modelli.
Il valore della sperimentazione non dipende soltanto dal numero di specie identificate. La registrazione continuativa permette di collegare le osservazioni biologiche alle condizioni ambientali e di costruire serie di dati omogenee, indispensabili per valutare nel tempo lo stato di conservazione delle praterie di Posidonia e della fauna che le frequenta.
I monitoraggi tradizionali restano fondamentali, ma sono condizionati dai costi delle imbarcazioni, dalla disponibilità degli operatori, dalle condizioni meteorologiche e dalla durata limitata delle immersioni. Una piattaforma fissa può invece osservare lo stesso punto per periodi prolungati, applicando modalità di acquisizione costanti e riducendo le interferenze provocate dalla presenza umana.
I dati ottenuti potranno essere utilizzati anche per valutare concretamente l’efficacia delle misure di protezione applicate nelle zone A. La presenza, l’abbondanza e il comportamento delle specie costituiscono infatti indicatori utili per comprendere se le regole di tutela stanno producendo i risultati attesi e se l’ecosistema mostra segnali di stabilità, recupero o alterazione.
L’intelligenza artificiale assume quindi una funzione operativa all’interno della gestione dell’area marina protetta. Non stabilisce autonomamente lo stato di salute dell’ecosistema, ma accelera l’analisi di grandi quantità di immagini, rende più semplice individuare gli eventi biologicamente rilevanti e offre ai ricercatori una base informativa più ampia sulla quale costruire le valutazioni.
La sperimentazione di Torre Guaceto mostra come sensori, reti subacquee e sistemi di riconoscimento automatico possano essere integrati in un processo scientifico controllato. La tecnologia osserva e organizza i dati, i ricercatori ne verificano l’attendibilità e gli enti gestori possono utilizzarli per adattare le strategie di conservazione alle condizioni reali dell’ecosistema.
Il risultato è un modello di monitoraggio nel quale la tutela della biodiversità marina non dipende soltanto da osservazioni occasionali, ma da informazioni raccolte con continuità, validate scientificamente e trasformate in strumenti concreti per la gestione a lungo termine degli habitat costieri.